論文の概要: Exploring Natural Language-Based Strategies for Efficient Number Learning in Children through Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08334v1
- Date: Thu, 10 Oct 2024 19:49:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-31 03:56:20.259101
- Title: Exploring Natural Language-Based Strategies for Efficient Number Learning in Children through Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 強化学習による子どもの効率的な数学習のための自然言語ベース戦略の探索
- Authors: Tirthankar Mittra,
- Abstract要約: 本稿では,強化学習(RL)の枠組みを用いて,子どもが数を学ぶ方法を検討する。
最先端の強化学習モデルを用いて,様々な言語命令が数獲得に与える影響をシミュレートし,解析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper investigates how children learn numbers using the framework of reinforcement learning (RL), with a focus on the impact of language instructions. The motivation for using reinforcement learning stems from its parallels with psychological learning theories in controlled environments. By using state of the art deep reinforcement learning models, we simulate and analyze the effects of various forms of language instructions on number acquisition. Our findings indicate that certain linguistic structures more effectively improve numerical comprehension in RL agents. Additionally, our model predicts optimal sequences for presenting numbers to RL agents which enhance their speed of learning. This research provides valuable insights into the interplay between language and numerical cognition, with implications for both educational strategies and the development of artificial intelligence systems designed to support early childhood learning.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,言語指導の効果に着目した強化学習(RL)の枠組みを用いて,子どもが数字を学習する方法を検討する。
強化学習を利用する動機は、制御された環境における心理学的学習理論と類似している。
最先端の深層強化学習モデルを用いて,様々な言語命令が数獲得に与える影響をシミュレートし,解析する。
以上の結果から,特定の言語構造がRLエージェントの数値的理解をより効果的に向上することが示唆された。
さらに,本モデルでは,学習速度を向上するRLエージェントに数値を提示する最適なシーケンスを予測した。
この研究は、言語と数値認知の相互作用に関する貴重な洞察を与え、教育戦略と幼児期の学習を支援するために設計された人工知能システムの開発の両方に影響を及ぼす。
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